开源项目最佳实践教程：多提供商生成式AI网关部署指南

开源项目最佳实践教程：多提供商生成式AI网关部署指南

guidance-for-multi-provider-generative-ai-gateway-on-aws This Guidance demonstrates how to streamline access to numerous large language models (LLMs) through a unified, industry-standard API gateway based on OpenAI API standards 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance-for-multi-provider-generative-ai-gateway-on-aws

1. 项目介绍

本项目是基于AWS的开源项目，提供了一个多提供商生成式AI网关的部署方案。该方案利用了Amazon Elastic Container Service (ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)以及Amazon Bedrock等AWS服务，旨在为用户提供一个统一的API网关，通过该网关可以访问多个大型语言模型（LLM），而无需修改代码即可尝试不同的模型。项目提供了默认配置，以便用户快速上手，并支持如AWS Bedrock接口、聊天历史记录、Okta OAuth 2.0 JWT令牌认证等额外功能。

2. 项目快速启动

以下是基于本项目快速启动的步骤：

首先，确保您已经安装了Terraform和AWS CLI，并且配置了AWS访问密钥。

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/aws-solutions-library-samples/guidance-for-multi-provider-generative-ai-gateway-on-aws.git

# 进入项目目录
cd guidance-for-multi-provider-generative-ai-gateway-on-aws

# 初始化Terraform
terraform init

# 部署基础架构
terraform apply -auto-approve

部署完成后，您可以使用以下脚本构建并部署容器：

# 构建并部署容器
./docker-build-and-deploy.sh

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 多模型访问：通过统一的API网关，用户可以访问不同的LLM提供商，如OpenAI、Anthropic和Vertex AI等。
• 成本管理：用户可以配置预算和速率限制，以控制LLM的使用成本。
• 安全性增强：通过集成AWS Bedrock Guardrails，为所有LLM提供商提供安全特性。

最佳实践

• 使用Terraform进行基础设施部署：Terraform提供了代码化的基础设施管理，可以提高部署的一致性和可重复性。
• 容器化应用：使用Docker容器化应用，可以确保在不同环境中的一致性，并简化部署流程。
• 日志和监控：利用AWS服务存储日志并进行监控，以便及时了解系统状态和性能。

4. 典型生态项目

本项目是基于AWS服务的，因此与AWS生态系统中的其他项目兼容性良好。以下是一些与本项目相关的典型生态项目：

• AWS Bedrock：提供了丰富的LLM模型和相关的管理功能。
• Amazon ECS/EKS：用于部署和运行容器化的应用。
• Amazon ElastiCache：用于缓存，提高API响应速度。
• Amazon RDS：用于存储配置和状态信息。
• AWS Secrets Manager：用于安全地管理敏感信息，如凭证。

通过这些项目的结合使用，可以构建一个强大且灵活的多提供商生成式AI网关。

guidance-for-multi-provider-generative-ai-gateway-on-aws This Guidance demonstrates how to streamline access to numerous large language models (LLMs) through a unified, industry-standard API gateway based on OpenAI API standards 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance-for-multi-provider-generative-ai-gateway-on-aws